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基于晶体图卷积神经网络的晶格能回归模型
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作者 郑欣雨 任泽华 +2 位作者 周利 柴士阳 吉旭 《化工学报》 北大核心 2025年第3期1084-1092,F0004,共10页
晶格能是决定晶体热力学稳定性的关键物理性质,对药物多晶型稳定性的筛选具有指导意义。晶格能的获取方式通常为实验试错和基于分子/量子力学的理论计算,对于数量庞大的晶型结构,两种方法均费时费力。提出一种基于密度泛函理论(density ... 晶格能是决定晶体热力学稳定性的关键物理性质,对药物多晶型稳定性的筛选具有指导意义。晶格能的获取方式通常为实验试错和基于分子/量子力学的理论计算,对于数量庞大的晶型结构,两种方法均费时费力。提出一种基于密度泛函理论(density functional theory,DFT)和晶体图卷积神经网络(crystal graph convolutional neural networks,CGCNN)的晶格能回归模型。首先采用自洽屏蔽多体色散校正的DFT方法计算晶格能,建立包含酸、醇、酰胺、氨基酸、酸酐等248种晶型的晶格能数据集;基于所建立的数据集,采用CGCNN进一步建立晶型和晶格能之间的定量回归模型,该模型训练集和测试集的MAPE分别为1.24%和5.04%,R2分别为0.9978和0.9750,表明该模型具有较好的预测效果,可以为高通量筛选稳定的晶型提供理论指导。 展开更多
关键词 晶格能 多晶型 密度泛函理论 神经网络 回归模型
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预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建 被引量:1
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作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页
目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 logistic回归模型 反向传播神经网络模型
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基于GM(1,1)与BP神经网络模型的西安市地下水位动态特征及趋势预测研究
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作者 李培月 梁豪 +2 位作者 杨俊岩 田艳 寇晓梅 《西北地质》 北大核心 2025年第3期236-245,共10页
地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位... 地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位动态的主要因素,通过SPSS对影响地下水位动态的降水量和开采量两个主要因素进行相关性分析,并基于GM(1,1)灰度预测模型和BP神经网络模型对地下水位变动趋势进行了预测。结果表明:(1)2010~2016年,地下水位整体上呈下降趋势,2016~2020年间,得益于地下水压采和供水设施的不断优化完善,地下水位呈回升趋势。(2)降水和人为开采均对西安市地下水位变动具有显著影响;地下水位埋深是决定受降水影响程度的关键因素,其中河漫滩地区最为敏感,阶地次之,黄土塬区较弱。地下水开采量与地下水位埋深具有更强的相关性。这凸显了其在调控地下水位动态变化中的主导地位。(3)地下水位预测结果显示,随着地下水开采量呈现出逐年下降的趋势,研究区地下水整体处于波动上升趋势。本研究对西安市地下水动态的影响因素及预测趋势进行了研究,对地下水资源管理和可持续发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 地下水位动态 主导因素 回归分析 灰色模型 BP神经网络预测
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综合半参数变系数和GRNN神经网络的对流层延迟模型
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作者 潘雄 张思莹 +3 位作者 李涛 黄伟凯 金丽宏 张红星 《地球物理学报》 北大核心 2025年第1期54-65,共12页
对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源之一,精准地预测对流层延迟对于提高全球导航卫星系统的定位精度至关重要.本文将半参数变系数模型(Semiparametric Varying Coefficient,Semi-VC)引入到对流层延迟建模中,构建一种综合半参数变系... 对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源之一,精准地预测对流层延迟对于提高全球导航卫星系统的定位精度至关重要.本文将半参数变系数模型(Semiparametric Varying Coefficient,Semi-VC)引入到对流层延迟建模中,构建一种综合半参数变系数与神经网络的新型经验对流层模型.首先,将频谱分析提取的主周期信号作为参数分量,将剩余周期信号和其他误差归入到非参数分量,建立半参数对流层天顶延迟模型(Semiparametric tropospheric zenith delay model,Semi);其次,为了减弱核函数和窗宽参数选择对估计值精度的影响,利用泰勒展式将参数分量展开到一次项,将窗宽参数与参数解算综合考虑,扩充为半参数变系数模型,综合核估计和最小二乘法,利用三步估计方法得到了参数分量和非参数分量的估计值及观测值的拟合残差;然后,引入广义回归神经网络模型(Generalized Regression Neural Network,GRNN)对拟合残差进行补偿建模,利用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm,BOA)进行超参数选择,进一步提升混合模型对ZTD(Zenith Tropospheric Delay)的估计精度.最后,利用陆态网络2020至2022年的210个GNSS(Global Navigation Satellite System)测站的实测数据,对本文提出的半参数变系数与广义回归神经网络组合模型(Semiparametric Varying Coefficient-GRNN,Semi-VC-GRNN)与常用模型从系统误差分离和时空分布特性方面进行了对比分析.结果表明,Semi-VC-GRNN模型在2022年210个测站的测试中平均RMSE(Root Mean Square Error)和平均Bias分别为16.8 mm和0.4 mm,平均RMSE相较于5°分辨率和1°分辨率下的GPT3模型分别提升51.25%和50.07%. 展开更多
关键词 天顶对流层延迟 半参数变系数模型 广义回归神经网络模型 陆态网络
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基于Logistic回归模型构建献血相关迷走神经反应简易评分量表
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作者 齐菲 赵建鹏 《中国实验血液学杂志》 北大核心 2025年第6期1745-1750,共6页
目的:基于Logistic回归模型构建献血相关迷走神经反应(DRVR)简易评分量表,评价其应用价值。方法:纳入2018年1月至2023年1月张家口市中心血站5 000例献血者进行回顾性研究。收集献血者基线资料,对其行Logistic回归分析构建DRVR预测模型,... 目的:基于Logistic回归模型构建献血相关迷走神经反应(DRVR)简易评分量表,评价其应用价值。方法:纳入2018年1月至2023年1月张家口市中心血站5 000例献血者进行回顾性研究。收集献血者基线资料,对其行Logistic回归分析构建DRVR预测模型,基于比值比(OR)构建DRVR简易评分量表。按照低危、中危、高危划分评分区间,基于Logistic回归模型预测效能评价量表的应用价值。结果:献血者DRVR发生率为4.12%(206/5 000)。Logistic回归模型确定了高龄、女性、低体质量指数、首次献血、低血压、低血红蛋白水平、长采血时间、高献血量等8项导致DRVR发生的独立危险因素(均P<0.05),基于OR值构建了DRVR简易评分量表。将量表评分划分为低危(总分值<6)、中危(总分值6-11)、高危(总分值>11且≤17)3个区间。Logistic回归模型预测低危、中危、高危献血者DRVR的AUC分别为0.784(95%CI:0.742-0.844)、0.806(95%CI:0.752-0.883)、0.842(95%CI:0.761-0.925);一致性指数分别为0.794(95%CI:0.705-0.828)、0.800(95%CI:0.745-0.852)、0.839(95%CI:0.782-0.917);校准曲线均未偏离理想拟合。外部验证结果显示,ROC曲线拟合均较为理想(P>0.05),AUC差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:DRVR简易评分量表对献血者的区分能力较为理想,能够为快速缩小高危群体范围提供一定的参考。DRVR简易评分量表具有一定的应用价值,但仍需不断完善和优化。 展开更多
关键词 logistic回归模型 迷走神经反应 简易 评分量表
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融合GRNN神经网络的ZHD模型构建及其在中国区域PWV反演中的应用
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作者 吴昂道 唐旭 张骋 《测绘通报》 北大核心 2025年第10期87-93,共7页
针对Saastamoinen模型依赖地表实测气压数据而多数GNSS站点缺乏气象仪导致对流层干延迟(ZHD)计算受限的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)的改进方法。通过融合掩星与探空站数据构建训练集,建立GRNN-ZHD预测模型,并结合中国地... 针对Saastamoinen模型依赖地表实测气压数据而多数GNSS站点缺乏气象仪导致对流层干延迟(ZHD)计算受限的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)的改进方法。通过融合掩星与探空站数据构建训练集,建立GRNN-ZHD预测模型,并结合中国地壳运动观测网络(CMONOC)的GNSS观测数据解算对流层总延迟(ZTD),构建反演大气可降水量(PWV)新模型。结果表明:在ZHD反演精度方面,GRNN模型的平均RMSE为15.23 mm,较GPT3模型(28.64 mm)提升约46.8%;在PWV反演方面,GRNN模型平均RMSE为5.17 mm,优于GPT3模型的10.76 mm(精度提升51.9%)。在20个验证站点中,GRNN模型在15个站点的PWV反演偏差低于7 mm,而GPT3模型仅有3个。 展开更多
关键词 Saastamoinen模型 对流层干延迟 广义回归神经网络 大气可降水量
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糖尿病足溃疡复发风险预测模型的构建:基于Logistic回归和支持向量机及BP神经网络模型 被引量:21
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作者 张娟 李海芬 +3 位作者 李小曼 姚苗 马惠珍 马强 《中国全科医学》 北大核心 2023年第32期4013-4019,共7页
背景全球范围内糖尿病足溃疡(DFUs)首次复发与再次复发率逐年上升,且早期复发风险高于远期风险。导致DFUs复发的风险因素较多,目前缺乏系统的筛选,因此需要探索DFUs复发的危险因素,以便早期识别复发高危人群。目的探讨Logistic回归、支... 背景全球范围内糖尿病足溃疡(DFUs)首次复发与再次复发率逐年上升,且早期复发风险高于远期风险。导致DFUs复发的风险因素较多,目前缺乏系统的筛选,因此需要探索DFUs复发的危险因素,以便早期识别复发高危人群。目的探讨Logistic回归、支持向量机(SVM)和BP神经网络(BPNN)模型在DFUs复发风险中的预测价值。方法选取2020年1月—2021年10月在宁夏医科大学总医院烧伤整形美容科、内分泌科和伤口造口门诊就诊的DFUs患者390例作为开发模型的研究对象。根据患者出院后1年内DFUs是否复发分为复发组116例(29.7%)和非复发组274例(70.3%)。收集两组患者的一般资料包括社会人口学特征、病史评估和临床病例资料并进行比较,采用糖尿病足部自我管理行为量表(DFSBS)评估患者糖尿病足部自我管理行为,采用慢性病风险感知问卷评估患者DFUs风险感知水平。采用多因素Logistic回归分析探讨DFUs患者出院后1年内DFUs复发的影响因素;将患者按照7∶3划分为训练集和测试集,运用Logistic回归变量筛选策略,分别建立Logistic回归、SVM和BPNN模型;绘制各模型预测DFUs复发风险的受试者工作特征(ROC)曲线。结果两组DFUs患者BMI、独居、糖尿病病程、吸烟史、饮酒史、受累足趾截肢史、足溃疡分级、踝肱指数、糖化血红蛋白、溃疡位置在脚底、足趾受累、足部存在行走障碍、骨髓炎、多重耐药菌感染、糖尿病周围神经病变、下肢动脉粥样硬化、足部自我管理行为、DFUs风险感知水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,BMI[OR=0.394,95%CI(0.285,0.546),P<0.001]、糖尿病病程[OR=1.635,95%CI(1.303,2.051),P<0.001]、吸烟史[OR=0.186,95%CI(0.080,0.434),P<0.001]、足溃疡分级[OR=2.139,95%CI(1.133,4.038),P=0.019]、糖化血红蛋白[OR=2.289,95%CI(1.485,3.528),P<0.001]、溃疡位置在脚底[OR=3.148,95%CI(1.344,7.373),P=0.008]、足部自我管理行为[OR=0.744,95%CI(0.673,0.822),P<0.001]和DFUs风险感知水平[OR=0.892,95%CI(0.845,0.942),P<0.001]是DFUs患者1年内DFUs复发的影响因素。Logistic回归、SVM和BPNN模型在测试集中预测DFUs复发风险的正确率分别82.43%、94.87%、87.17%,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.843、0.937、0.820。Logistic回归、SVM和BPNN模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC比较,差异有统计学意义(Z=2.741,P<0.05);SVM模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC高于Logistic回归和BPNN模型(Z=5.937,P=0.013;Z=3.946,P<0.001)。结论SVM模型预测DFUs患者出院后1年内DFUs复发风险的正确率、灵敏度、特异度、AUC等指标均较好,为相对最优的模型,建议进一步推广应用以验证预测模型的效能。 展开更多
关键词 糖尿病 足溃疡 糖尿病足 复发 logistic模型 支持向量机模型 BP神经网络模型 影响因素分析
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基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较 被引量:20
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作者 关欣 王征 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第17期179-181,共3页
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判... 国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。 展开更多
关键词 logistic回归模型 BP神经网络模型 第一类错误
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基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究
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作者 陈翔 王劲松 +3 位作者 王晓静 闫玥 李月祥 于艳丽 《现代化农业》 2024年第2期82-84,共3页
通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,... 通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。 展开更多
关键词 Probit回归模型 BP神经网络模型 宁夏滩羊 产量影响因素 产量预测
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基于Logistic增长神经网络模型的软件测试方法 被引量:7
10
作者 魏霖静 宁璐璐 +2 位作者 练智超 王联国 侯振兴 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期646-651,共6页
软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,... 软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,并结合指数分布校正时间完成故障校正过程。通过两组真实失效数据集(Ohba与Wood)的试验,将所提方法与现有的软件可靠性增长模型(software reliability growth model,SRGM)进行了比较。结果显示Logistic增长神经网络模型的模型拟合效果最优,表现出了更好的软件可靠性评估性能及模型适应性。 展开更多
关键词 软件测试 可靠性评估 神经网络 软件可靠性增长模型 logistic曲线 Wood数据集 Ohba数据集 故障检测
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基于BP神经网络和Logistic模型的中国人均粮食产量预测研究 被引量:12
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作者 梁姝娜 张友祥 王学稹 《华南师范大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2015年第5期102-106,共5页
预测中国人均粮食产量,对于准确认识未来粮食安全状况进而采取有效措施实现粮食安全具有重要意义。在对比多种预测方法的基础上,分别运用BP神经网络和Logistic模型预测中国2016—2030年粮食产量和人口数量,并据此计算出同期中国人均粮... 预测中国人均粮食产量,对于准确认识未来粮食安全状况进而采取有效措施实现粮食安全具有重要意义。在对比多种预测方法的基础上,分别运用BP神经网络和Logistic模型预测中国2016—2030年粮食产量和人口数量,并据此计算出同期中国人均粮食产量预测值。1995—2014年的经验数据表明,2016—2030年中国仅靠自身的粮食产量无法实现粮食安全。通过农业技术进步提高粮食产量和增加粮食进口数量是中国实现粮食安全的基本途径。 展开更多
关键词 BP神经网络 logistic模型 人均粮食产量 粮食安全
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一个基于神经网络——Logistic回归的混合两阶段个人信用评分模型研究 被引量:39
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作者 石庆焱 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2005年第5期45-49,共5页
The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the res... The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the result (probability of default) of the neural network model.The experimental analysis shows that the new model is more stable than neural network model, and the forecasting accuracy of the new model is higher than simply using Logistic regression method. 展开更多
关键词 logistic回归 个人信用评分 模型研究 神经网络 混合
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基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱预测模型 被引量:26
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作者 张鑫宇 张磊 隋汝波 《军事护理》 CSCD 北大核心 2023年第2期10-14,19,共6页
目的 基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱的风险预测模型,并评价模型预测效能,为早期识别并预防老年脑卒中患者衰弱的发生提供依据。方法 2021年3月至2022年5月,采用便利抽样方法选取锦州市某医院就诊的老年脑卒中患... 目的 基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱的风险预测模型,并评价模型预测效能,为早期识别并预防老年脑卒中患者衰弱的发生提供依据。方法 2021年3月至2022年5月,采用便利抽样方法选取锦州市某医院就诊的老年脑卒中患者532名为研究对象。通过问卷调查收集资料,筛选患者发生衰弱的独立影响因素,用R软件绘制多因素Logistic回归模型的列线图,借助神经网络中的多层感知器构建神经网络预测模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)评价模型预测效能。结果 老年脑卒中患者在年龄、独居、吸烟、体育锻炼、高血压、糖尿病、首发脑卒中、睡眠障碍、跌倒史、工具性日常生活能力上的差异均有统计学意义(均P<0.05)。年龄≥80岁、睡眠障碍、工具性日常生活能力受损、跌倒史、独居为老年脑卒中患者发生衰弱的独立风险因素,体育锻炼为保护因素;建模组列线图和神经网络预测模型ROC曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.908、0.904。结论 构建的老年脑卒中患者衰弱风险预测模型预测效能较好,有利于医护人员早期发现发生衰弱的高风险人群。 展开更多
关键词 脑卒中 衰弱 logistic回归 人工神经网络 预测模型
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Logistic回归模型和决策树分析在夏季森林火灾风险预警中的应用
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作者 杨淑香 杨柳 +1 位作者 丁书萍 包兴华 《林业调查规划》 2025年第5期158-162,188,共6页
为分析内蒙古大兴安岭地区夏季森林火灾风险预警指标情况,建立了预警指标模型。选用Logistic回归模型和决策树模型分析夏季林火风险预警指标,并利用受试者工作曲线评价2种模型的预测效果。结果表明,最高温和连续无降水日数是林火预警的... 为分析内蒙古大兴安岭地区夏季森林火灾风险预警指标情况,建立了预警指标模型。选用Logistic回归模型和决策树模型分析夏季林火风险预警指标,并利用受试者工作曲线评价2种模型的预测效果。结果表明,最高温和连续无降水日数是林火预警的有效预警指标(P<0.05)。Logistic回归模型拟合曲线下面积大于决策树模型。在夏季林火风险预警中,Logistic回归模型预测能力优于决策树模型。在实际运用中,可通过Logistic回归模型筛选有实际意义的预警指标,再通过决策树模型分析指标的交互作用,为夏季森林火灾的防控提供参考依据。 展开更多
关键词 森林火灾 风险预警 logistic回归模型 决策树模型
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基于Logistic回归的砀山春霜冻预测模型研究与应用
15
作者 张欣然 《安徽农学通报》 2025年第4期108-112,共5页
本研究利用2011—2018年3—5月砀山国家基本气象观测站日最低草面温度、日最低气温、日最低0 cm地温、日平均相对湿度、日最小相对湿度以及日平均露点温度观测数据和春霜冻资料,使用Logistic回归分析建立春霜冻预测模型,并对预测模型进... 本研究利用2011—2018年3—5月砀山国家基本气象观测站日最低草面温度、日最低气温、日最低0 cm地温、日平均相对湿度、日最小相对湿度以及日平均露点温度观测数据和春霜冻资料,使用Logistic回归分析建立春霜冻预测模型,并对预测模型进行计算和检验,利用MICAPS软件对模型进行应用。结果表明,采用Logistic回归方法得到的影响砀山春霜冻出现的解释因子为日最低气温、日最低0 cm地温以及日平均露点温度,将这3个因子作为变量建立预测模型。该模型的检验准确率和应用准确率均在90%以上。综上,本研究建立的春霜冻预测模型使用方便快捷、预测准确率高,可应用于实际生产。 展开更多
关键词 梨树 春霜冻 logistic回归 预测模型
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基于多元Logistic回归模型分析小龙虾成活率影响因素的研究
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作者 李穗湘 杨讯业 +6 位作者 许艺兰 卢冰霞 陈婷婷 黄姻 王大鹏 陈忠伟 何颖 《广西畜牧兽医》 2025年第5期185-190,197,共7页
为探究小龙虾养殖过程中养户特征、养殖管理、水质、场地、季节等5大因素对小龙虾生长成活率的影响,本研究通过问卷调查法获取广西稻虾主产区贵港市、来宾市和玉林市的上述5大因素相关数据,采用随机调查抽样法,获得调研有效问卷为76份;... 为探究小龙虾养殖过程中养户特征、养殖管理、水质、场地、季节等5大因素对小龙虾生长成活率的影响,本研究通过问卷调查法获取广西稻虾主产区贵港市、来宾市和玉林市的上述5大因素相关数据,采用随机调查抽样法,获得调研有效问卷为76份;对调查所得数据进行赋值量化,便于后续分析,以小龙虾生长成活率为因变量,上述5大因素为自变量,选取多元Logistic回归模型进行分析。结果多元Logistic回归分析显示,主管人员培训情况、养殖场消毒频率、投饵情况、场地离水源距离4个因素是影响(P<0.05)小龙虾成活率的关键因素。此结果可作为我区小龙虾养殖参考依据。 展开更多
关键词 克氏原螯虾 多元logistic回归模型 成活率 影响因素
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基于NGDR和Logistic模型的高速公路图像雾浓度检测算法
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作者 温立民 杨睿 +1 位作者 聂磊 吴锋 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 北大核心 2025年第3期119-128,共10页
提出了基于Logistic函数拟合S型散点图的雾浓度评定算法。首先,提取LIVE标准图集归一化灰度差-比散点图先验;基于散点曲线与视场雾浓度的一一对应关系,引入Logistic函数并推导出适合回归分析的模型。其次,采用迭代搜索法确定纵向高斯分... 提出了基于Logistic函数拟合S型散点图的雾浓度评定算法。首先,提取LIVE标准图集归一化灰度差-比散点图先验;基于散点曲线与视场雾浓度的一一对应关系,引入Logistic函数并推导出适合回归分析的模型。其次,采用迭代搜索法确定纵向高斯分布的最佳回代样本点,以提高检测精度。最后,建立参数估计(β̂,γ̂)的查找表,采用计算相关系数和遍历搜索查找的方法实现雾浓度等级评定。同场景不同浓度图像样本1的测试表明,真实图像的PM2.5与查找表PM2.5的相关系数达0.99,检测误差小于2.9%;近似场景不同浓度高速公路图像样本2的测试表明,真实图像PM2.5与查找表PM2.5值的相关系数达0.98,检测误差小于1.8;执行效率对比测试表明,本文算法对于300 kB样本图像的处理时间为19.8 s,低于同精度数据驱动的深度视觉算法;检测精度对比测试表明,本文算法优于其它典型算法。 展开更多
关键词 高速公路 图像 雾浓度检测 NGDR logistic模型 回归分析 查找表
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构建并验证反向传播神经网络模型对筛选重症手足口病影响因素的性能 被引量:1
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作者 陈琳 冯慧芬 +1 位作者 屈质 马驰 《安徽医科大学学报》 北大核心 2024年第12期2222-2229,共8页
目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Mod... 目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Modeler18.0将数据分为70%的训练样本和30%的测试样本,并构建BPNN模型和Logistic模型,对比评估模型预测准确性及筛选效果。结果共收集589例患儿临床资料进行分析,轻症组324例,重症组265例。BPNN模型和Logistic回归模型的测试集(n=178)预测正确率为82.02%、84.83%;ROC曲线下面积及95%CI分别为0.791(0.749~0.834)和0.625(0.577~0.674)。BPNN模型输出的预测变量中,对分组影响最大的前5位因素为:最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。两模型输出预测变量重要性结果前十位中重合的有3个,分别为:最高体温、发热持续时间和肢体抖动。结论BPNN模型和Logistic回归模型在筛选验证重症手足口病危险因素方面均表现良好,但BPNN模型的综合预测性能更好,BPNN模型筛选出的前五名重症HFMD影响因素为最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。 展开更多
关键词 重症手足口病 反向传播神经网络模型 预测 人工神经网络 logistic回归模型 机器学习
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基于联合神经网络的投诉预测模型研究 被引量:2
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作者 马晓亮 刘英 高洁 《电信科学》 北大核心 2024年第1期48-58,共11页
对影响电信运营商重复投诉的关键因素进行深入探讨,旨在提高服务质量并构建风险预测模型。基于运营商客服数据,研究采用了Logistic回归、BP神经网络以及二者联合建模的方法。Logistic回归模型确定了5个主要影响因素,预测重复投诉发生的... 对影响电信运营商重复投诉的关键因素进行深入探讨,旨在提高服务质量并构建风险预测模型。基于运营商客服数据,研究采用了Logistic回归、BP神经网络以及二者联合建模的方法。Logistic回归模型确定了5个主要影响因素,预测重复投诉发生的概率,精度达到80.0%。BP神经网络则选取了81个影响因素,预测精度为90.6%。在此基础上,构建了联合模型,其精度高达92.8%。实际应用于某省会电信运营商后,重复投诉率下降了3.2%,成效显著,为提高电信运营商服务质量、降低重复投诉率提供了有力支持,对我国电信行业发展具有重要意义。 展开更多
关键词 AI客服 联合建模 重复投诉 logistic回归 深度学习模型
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基于自回归积分滑动平均模型的无线传感网络通信传输信号延迟消除方法
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作者 崔蕾 王同 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期543-549,共7页
为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程... 为了解决受环境影响无线传感网络通信传输信号的延迟问题,提出了一种传输信号延迟消除的方法。将自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和小波神经网络(WNN)相结合,进行通信传输信号延迟的组合预测。根据延迟预测结果设计传输信号延迟消除流程的步骤和约束条件,并以此构建无线传感网络通信传输的优化目标函数,引入免疫克隆蛙跳算法对目标函数进行求解,获取最优的传输方案。仿真分析表明,所提方法的延迟预测误差和端到端延迟误差低于0.01 s,能量消耗最大值为6.4 W,平均丢包率最大值为0.286%。上述结果证明了所提方法可以有效准确预测和消除无线传感网络通信传输信号延迟。 展开更多
关键词 无线传感网络 传输信号 延迟消除 回归积分滑动平均模型 小波神经网络
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